AI가 기준 되자 경험이 밀려났다
40~50대, 평가 구조 바뀌며 ‘소외감’
디지털 전환, 생존을 위한 학습 필요성
40~50대 직장인들이 AI 기반 인사평가 시스템 도입 이후 위기감을 호소하고 있다.
많은 대기업에서 AI를 인사관리 전반에 활용하면서, 기존 평가 방식에 익숙했던 중년층이 상대적으로 불이익을 받는다는 지적이 나온다.
20년 가까이 대기업에 재직 중인 40대 후반 A씨는 올해 초 고과 평가에서 기대보다 낮은 점수를 받았다. A씨는 “일하는 방식은 예년과 비슷했는데, 새로운 평가 항목이 생겼고 그 결과 점수가 하락했다”고 말했다.
기업들이 회의 참여 빈도, 메신저 응답 시간, 업무 처리 속도 등 디지털 활동 데이터를 중심으로 평가 기준을 재설정하면서, 속도 중심의 일처리에 익숙하지 않은 중년층은 혼란을 겪고 있다.
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AI 인사평가 시스템, 과연 공정한가?
기업 HR의 ‘AI 대세화’… 기준은 하나, 체감은 세대별
고용노동부와 한국경영자총협회가 조사한 결과, 국내 주요 대기업 대부분이 AI를 채용과 성과 평가 등 HR 업무 전반에 도입하고 있다.
채용부터 성과 평가에 이르기까지 AI를 활용 중이라는 응답이 무려 90%에 달한다는 조사 결과도 있었다.
KB국민은행, 하나은행, 우리은행 등은 AI 기반 성과 평가 시스템을 적용 중이며, SK하이닉스와 삼성SDS, 아마존, IBM 등도 인재 추천, 평가 자동화, 인사이동 관리에 AI를 활용하고 있다.
한 HR 전문가에 따르면, “조직이 클수록 평가의 일관성을 유지하려는 수요가 크고, 디지털 로그는 관리자 간 평가 편차를 줄이는 수단이 된다”고 설명했다.
하지만 현장에서는 AI의 영향력이 ‘참고 수준’을 넘어섰다는 반응도 있다. “최종 평가는 사람이 한다”는 원칙과 달리, 관리자가 AI 보고서를 우선 검토하고 있다는 말이 자연스럽게 오간다.
‘보이지 않는 차별’… 중년 직장인의 점수 격차
AI는 나이에 따라 평가 기준을 달리하지 않는다. 그러나 중년 직원들이 상대적으로 손해를 보는 구조는 분명히 존재한다.
AI 기반 평가 도구는 빠른 응답과 디지털 도구 활용 빈도를 주요 기준으로 삼는다. 반면 중년 직원들이 주로 담당하는 회의 조율, 리스크 판단, 팀 관리 등 정성적인 업무는 수치화하기 어렵다.
회의 발언 횟수나 메신저 활동량 등 정량 지표만으로는 실제 기여도를 온전히 반영하기 어렵다는 지적이 나온다.
한편, AI 시스템이 도입되면서 상사와의 피드백 시간은 줄고, 수치 중심의 평가가 고착화되면서 불만도 커지고 있다. 숫자 하나가 결과를 좌우한다는 불신이 생긴 것이다.
정부와 국가인권위원회도 AI 기반 인사 시스템이 연령, 성별 등에 따라 차별을 유발하지 않도록 가이드라인을 마련 중이다.
중년층에 요구되는 ‘AI 적응력’
AI 기반 업무 환경에서 중년 직장인은 새로운 역량을 요구받고 있다. 디지털 적응력, AI 도구 활용 능력, 데이터 해석력, 세대 간 협업 능력 등이 핵심으로 꼽힌다.
서울시50플러스재단 등 공공기관은 중장년층을 위한 AI 교육과정을 운영 중이며, 일부 기업과 지자체도 관련 역량 강화를 위한 프로그램을 지원하고 있다.
전문가들은 “중년층은 조직관리, 갈등 조정, 실무 경험 등 AI가 대체할 수 없는 강점을 가지고 있다”며 “이러한 역량을 유지하되, 변화에 유연하게 적응할 필요가 있다”고 조언했다.
온라인 교육, AI 툴 실습, 멘토링 활용 등 단계별 학습 전략이 생존 전략으로 제시된다.
AI 도입 확대… 공정성 확보가 관건
AI 인사 시스템은 앞으로도 계속 확산될 가능성이 크다. 그만큼 제도의 공정성과 투명성을 확보하려는 노력도 필요하다.
전문가들은 정량 데이터 중심의 평가만으로는 모든 직무와 연령대의 특성을 반영하기 어렵다고 말한다. 따라서 AI 시스템은 참고자료로 활용하되, 최종 판단은 사람이 직접 내리는 구조가 유지되어야 한다는 목소리가 커지고 있다.
한 HR 컨설턴트는 “AI가 아무리 정교해져도 최종 평가의 책임은 사람에게 있다”며 “시스템 설계의 투명성과 운영 방식이 중요하다”고 강조했다.
AI가 공정한 평가 도구가 되기 위해서는 지표 선정 과정, 적용 기준, 결과 공개 방식 등에서 직원들의 신뢰를 얻는 시스템 정비가 선행돼야 할 것이다.
왜 기계가 평가를 하냐